Об этом курсе

Недавно просмотрено: 37 542
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Use the basic components of building and applying prediction functions

  • Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates

  • Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Explain the complete process of building prediction functions

Приобретаемые навыки

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Университет Джонса Хопкинса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up89%(6,919 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 73 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Week 2: The Caret Package

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 96 мин.))
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions

1 ч. на завершение
5 видео ((всего 48 мин.))
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

3 ч. на завершение
4 видео ((всего 33 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ПРАКТИЧЕСКОЕ КОМПЬЮТЕРНОЕ ОБУЧЕНИЕ

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.